谷歌搜索德国蜱虫和疏螺旋体病:2015年至2018年全国谷歌搜索分析

简介

疏螺旋体病是欧洲最常传播的蜱传疾病。在80%-90%的病例中，该病表现为明显的皮肤表现[1-3.］．然而，在德国，蜱叮咬和疏螺旋体病作为相关疾病的发病率的准确数据有限。蜱虫叮咬和相关疾病是重要的公共卫生问题，因为它们的发病率很高，在德国没有明显的上升或下降趋势，但存在区域差异[4］．医生和卫生部门应提倡蜱虫叮咬保护，正确和及时清除蜱虫，并进行医疗咨询，以促进相关疾病的早期诊断和治疗。

在德国16个联邦州中的9个州(巴伐利亚州、柏林州、勃兰登堡州、梅克伦堡-西波美拉尼亚州、莱茵兰-普法尔茨州、萨克森州、萨克森-安哈尔特州和图林根州)，必须向德国联邦政府机构和疾病控制和预防研究所(罗伯特-科赫研究所)报告确诊的疏螺旋体病。因此，蜱虫叮咬和相关疾病的流行病学数据是基于测量值和估计值。

谷歌搜索分析是反映德国人对特定主题兴趣的强大工具，因为它的市场份额为94% [5］．此外，公众更喜欢搜索引擎谷歌在专门网站上搜寻初级健康资讯时[6-9］．以往的研究已经证明，作为信息流行病学和信息监视领域的方法之一，互联网搜索量分析是评估医学主题的有效方法[10-15］．互联网作为一个主要的，或者至少是主要的，公众健康建议来源的新兴角色，促使其在医疗领域的价值相应增加。黄等[16例如，该研究报告了在线癌症相关信息搜索与皮肤癌发病率之间的微小关联。此外，Wehner等人[17在美国，互联网搜索量与常见癌症的发病率和死亡率呈正相关。关于传染病，Ginsberg等人[18]显示了美国每周流感活动与在线搜索引擎查询相关的准确估计。他们认为，互联网研究可以帮助医生更早地诊断流感，以预防流行病。18］．

蜱虫只有在环境空气温度为4-10°C时才会活动，因此平均温度应该是影响蜱虫相关查询的重要因素。因此，天气资料应能洞察季节模式[19］．先前的研究显示，谷歌的搜索量存在季节性规律，但没有发现月平均气温与“tick”的互联网搜索量之间存在显著相关性[20.］．

本研究旨在通过分析谷歌搜索来调查德国人对蜱虫叮咬和疏螺旋体病的兴趣。此外，这项研究旨在探索搜索之间的相关性，以及是否可以提供关于现实生活中蜱虫叮咬事件以及相关疾病的信息。

方法

研究设计

在这项回顾性研究中，使用谷歌AdWords关键字规划器来测量2015年1月至2018年12月德国境内与蜱虫叮咬和螺旋体病相关的词汇的搜索量。关键字规划经常被广告商用来改善谷歌营销活动，并提供每月的搜索量估计谷歌。这个词搜索量适用于某个主题或搜索词的搜索次数。为了评估特定领域内的搜索量，单词最初被输入到关键字规划师;因此，该程序提供与主题最相关的关键字。这一过程既可用于回答科学问题，也可用于医学研究[10，11］．

此外，使用德语单词“蜱叮咬”(“Zeckenbiss”)和“Borreliose”(“Borreliose”)的关键字集群确定了与蜱叮咬相关的搜索词。谷歌AdWords Keyword Planner基于这个聚类，确定要分析的搜索词。这些数据仅包括使用德语的谷歌用户，其互联网协议地址为德国。此外，德国气候数据中心[21]，通过分析月平均气温(摄氏度)，将谷歌搜索量与天气数据联系起来。由于蜱虫活动和蜱虫叮咬发生率的季节性差异，我们将夏季月份定义为4月至9月，冬季月份定义为10月至3月。

德国16个联邦州中的9个州(巴伐利亚州、柏林州、勃兰登堡州、梅克伦堡-西波美拉尼亚州、莱茵兰-普法尔茨州、萨尔州、萨克森州、萨克森-安哈特州和图林根州)覆盖了德国总人口的42%，自2013年以来，已经实现了对三种最常见的莱姆病表现(红斑迁移性、急性神经疏螺旋体病和莱姆病关节炎)的强制性通报。

为了评估谷歌搜索量是否与博氏螺旋体病的注册病例相关，分析中考虑了来自勃兰登堡州、梅克伦堡-西波美拉尼亚州、萨克森州和萨克森-安哈尔特州的所有注册病例，因为只有在德国联邦政府机构和疾病控制和预防研究所(罗伯特-科赫研究所)的网站上才能获得这些注册数据的完整统计数据。

统计分析

使用Excel 15.23版本(微软公司)评估确定的搜索词的搜索量数据。为了描述被调查变量之间的关系，我们使用SPSS 24.0版本(IBM Corp)计算Pearson相关系数(r) [22］．

结果

从2015年1月到2018年12月，谷歌AdWords关键词规划师在德国共识别出1999个与蜱虫叮咬有关的搜索词，搜索量为26,080,530。搜索频率最高的词是“蜱刺”(“Zeckenstich”);n=2,821,800, 10.82%)， " tick " (" Zecke ";n=2,387,500, 9.15%)，蜱叮咬(" Zeckenbiss ";n = 178850, 0.69%;文本框1)．

每年夏季的搜寻量均有所增加(图1)．总搜索量最高的月份是2018年6月，有1571330次搜索。蜱叮咬和疏螺旋体病的搜索量变化趋势相似，“疏螺旋体病”搜索频率较高。蜱虫叮咬搜索量的年度峰值出现在每年6月。博氏体病搜索量的年度峰值出现在2015年和2016年6月和7月(n= 20.1万次搜索)，2017年7月(n= 24.6万次搜索)，以及2018年6月和7月(n= 24.6万次搜索;图2)．

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分析结果显示，温度与疏螺旋体病高度相关(r= 0.88,P<.001)以及温度与蜱叮咬(r= 0.83,P<措施;图3)．疏螺旋体病与蜱叮咬的相关性非常高(r= 0.94,P<.001)描述了关键项中季节和温度相关的兴趣。

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此外，在勃兰登堡州、梅克伦堡-西波美拉尼亚州、萨克森州和萨克森-安哈尔特州，发现谷歌搜索与登记病例之间存在高度和非常高的相关性(图4；表1)．人口最多的联邦州萨克森州谷歌搜索次数最多(n=273,800次搜索)，同时博氏体病登记病例最多(n=7387例)。因此，两者之间存在高度相关性(r= 0.74,P<措施)。然而，萨克森-安哈尔特州的相关性最高。r= 0.90,P<措施;表1而且图4)．

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讨论

主要研究结果

通过对蜱叮咬和螺旋体病相关谷歌搜索量的分析，发现了一种年度模式，即人们在夏季搜索频率更高。因此，与平均气温高度相关。此外，在德国四个联邦州登记的博氏体病病例之间显示出高度相关性。

蜱虫叮咬的前五大关键术语之一是疏螺旋体病，反之亦然。因此，我们比较了蜱叮咬和疏螺旋体病这两个最常见的术语。有趣的是，后者的搜索量更高。特别是在2017年和2018年，观察到关键词之间的差异更大，这可以解释为对相关疾病的认识更强。这可能是因为巴斯蒂安·施魏因施泰格和贾斯汀·比伯等名人被诊断患有莱姆病，也可能是因为健康教育项目教会人们进行更准确的搜索。此外，智能手机应用程序和视频游戏等媒体显著提高了对疾病和预防措施的认识[23，24］．然而，芬兰的一项调查显示，关于对蜱虫和蜱传疾病的知识、态度和做法，65%的参与者依赖报纸和杂志作为主要信息来源[25］．医药健康杂志、广播或电视节目在春末开始报道蜱虫和蜱虫传播的疾病，那时平均气温上升，蜱虫开始出现。然而，我们没有找到数据来支持这个众所周知的方法。

天气数据与谷歌搜索量的相关性显示了季节性趋势，这在以前关于瘙痒症和确定居民需求的著作中有所描述[12］．特别是在2016年10月至2017年3月和2017年10月至2018年3月的德国冬季，与2015年10月至2016年3月的数据相比，谷歌搜索量显示蜱虫叮咬和螺旋体病的搜索量明显增加。第一个假设是，由于气候变化，德国的冬季变得更加温和，因此蜱虫的活动期更长。蜱在平均温度为4-10℃(中位数为7℃)时活跃[19］．然而，在每个冬天，有相当数量的月低于这个温度。这并不能解释我们所能看到的搜索量的明显增长。这种增长可能是由于对蜱虫叮咬和相关疾病的认识，以及那些年早些时候开始的媒体宣传。

在德国的一些联邦州，报告博氏体病病例是强制性的。比较谷歌搜索量和已登记的博氏体病病例，发现存在差异。例如，在勃兰登堡，2017年登记的博氏体病病例数量最高，为1743例。相比之下，勃兰登堡2017年“博氏体病”的谷歌搜索量为38200次，是原来的22倍。这可能是因为蜱虫叮咬的次数远远大于博氏体病症状的发展。此外，不仅受影响的人，他们的亲属也可能在网上搜索信息，这就解释了为什么搜索查询的数量会大大增加。

沃克(20.]提出了谷歌趋势是否可用于研究寄生(即蜱传)疾病的问题[20.］．他们的结果显示了搜索量的季节性规律，但月平均气温和“蜱虫”的网络搜索量之间没有显著相关性。此外，他们尝试使用互联网搜索量来估计寄生的发生。然而，每年的蜱传脑炎个案数目与每年在互联网上搜寻蜱传脑炎或蜱传脑炎的平均次数并无明显关系。[20.］．

我们发现，在四个联邦州，注册的博氏体病病例与谷歌搜索量之间存在统计学上的高度相关性。先前的研究发现谷歌数据是传染病爆发的预测因子[26，27］．尽管如此，据我们所知，这是第一个显示传染病发病率与隐含疾病的谷歌搜索量之间高度相关的工作。这些结果可以帮助估计在德国联邦州的博氏体病发病率，这些州的登记不是强制性的。此外，谷歌的搜索量可以用来估计不需要报告的疾病的发病率。

限制

本研究有一定的局限性。在德国，谷歌占搜索引擎使用的95%，因此谷歌数据可以描述整个人口的兴趣。为了将我们的发现转移到其他国家，需要考虑谷歌相对于其他搜索引擎的不同市场份额。虽然在所有人当中搜寻与健康有关的内容是很常见的，但年轻人使用互联网的频率较高[28］．此外，谷歌自动完成搜索词可能会影响人们的搜索行为。它可以促进了解健康问题和寻求必要医疗帮助的必要性;然而，通过自动补全启动有可能产生不正确的关联[29］．我们的研究的另一个局限性是我们只使用德语关键术语。

结论

我们的研究提供了与蜱叮咬和疏螺旋体病相关的术语和兴趣领域的见解，与德国人口相关。我们发现，在德国四个联邦州，谷歌对博氏体病的搜索与博氏体病的注册病例之间存在统计学上的高度相关性。因此，这些结果可能有助于估计德国其余12个联邦州的疏螺旋体病发病率，这些州不强制报告疏螺旋体病。此外，这种方法可以帮助发展和实施有效和可持续的提高认识运动。